Статья “Big Data кейсы: 12 проектов с открытым исходным кодом” — дает возможность посмотреть и пощупать изнанку проектов от мира больших данных различной сложности, что станет хорошим подспорьем для тех кто изучает данную тему.
Последние годы стали небывало прорывными для технологий Big Data и Искусственного Интеллекта. Эти технологии, пробивающие себе путь в наше будущее, стали ценнейшим активом для компаний. Итак, если ты – студент, увлеченный Big Data, пора приступить к своему собственному проекту. В данном материале поделимся с тобой дюжиной идей для работы с большими данными.
Мы собрали примеры проектов в области больших данных, мини проекты с открытым кодом и образцы, которые помогут тебе освоить эту область. Более того, здесь представлены работы с использованием Hadoop и Spark.
Рассмотрим интересные кейсы анализа больших данных с открытым кодом. Ниже мы выделили несколько ключевых проектов, которые точно заслуживают твоего внимания.
Зачем вообще нужны проекты по большим данным?
Проект в области Big Data – это исследовательская программа, работающая с гигантским набором данных. Ведь “big data” – это любой датасет, размер которого превышает один терабайт.
В таких проектах классические методы анализа данных дополняются специально разработанными подходами для работы с огромными объемами данных. Big data инженеры часто используют глубокое обучение, машинное обучение и компьютерное зрение в рамках своих аналитических исследований.
Прежде чем появилась область больших данных, программисты сталкивались с ограничениями традиционных методов, когда им нужно было анализировать огромные объемы данных. Будущее проектов в этой сфере выглядит многообещающим, и вот несколько примеров, подтверждающих значимость Big Data:
- Нефтегазовые компании используют большие данные в энергетике для контроля перемещения по трубопроводам и электросетям. Энергоснабжающие компании анализируют данные для мониторинга электросетей и определения потенциальных мест для бурения.
- Производственные и транспортные компании применяют большие данные для управления своими логистическими сетями и оптимизации маршрутов доставки.
- Другие применения больших данных включают реагирование на чрезвычайные ситуации, предотвращение преступности и программы “умных городов”.
Большие данные и 12 проектов для работы с ними (вместе с исходным кодом)
Полученные знания ждут своего часа. Занятия проектами, связанными с обработкой гигантских массивов информации, помогут закрепить умения, отточенные во время обучения. Благодаря проектам, возможности для проверки и демонстрации навыков расширяются в геометрической прогрессии. Плюс ко всему, в резюме такие проекты выглядят впечатляюще.
В данной статье мы поделимся уникальными идеями проектов, связанных с обработкой больших данных, над которыми можно поработать для демонстрации своих умений в этой области. Итак, давайте перейдем к обзору проектов по работе с big data, включающих исходный код.
Начальный уровень big data кейсов
Скажем “Привет!” некоторым крутым проектам, что помогут новичкам овладеть вселенной big data:
1. Контроль трафика
В мегаполисах трафик – это беда, особенно в час пик. И как раз тут big data очень поможет нам! Регулярный мониторинг различных маршрутов мог бы помочь разгрузить занятые улицы. Здесь мы открываем тайны моделирования и прогнозирования движения транспорта в реальном времени.
Разработана модель, которая отслеживает дорожную обстановку в Чикаго в режиме реального времени. Это приложение, основанное на архитектуре Lambda, отображает актуальные происшествия, нарушения и состояние движения на 1250 участках дорог города.
[Исходный код – Контроль трафика]
2. Поисковая система
Поисковики обрабатывают триллионы веб-страниц и активности миллиардов пользователей. Давайте узнаем, как они понимают, что ищут люди. Это увлекательный проект с использованием Hadoop, позволяющий новичкам освоить основы SQL-подобного интерфейса Apache Hive.
Hive – это инструмент, который извлекает данные из различных баз данных и файловых систем, интегрированных с Hadoop. Если вы знакомы с SQL, этот проект пройдёт гладко.
3. Борьба с мошенничеством в медицинском страховании
Помимо прочего, big data может помочь в обнаружении мошенничества в сфере медицинского страхования. Этот проект представляет подход к прогнозированию мошеннических действий в реальном времени с использованием алгоритмов классификации.
Этот инструмент может помочь правительству облегчить жизнь пациентам, аптекам и врачам. В конечном счете, это помогает укрепить доверие к сектору, решить проблему роста затрат на здравоохранение и снизить уровень мошенничества.
[Исходный код – Борьба с мошенничеством в медицинском страховании]
4. Создание базы данных для интернет-магазина
В этом big data case вас ждет разработка данных для розничной компании. Основная цель — исследование ценообразования и управления запасами. Задача поставлена через решение двух вопросов, используя Hive:
- Стоит ли предположить, что на определенных рынках более дорогие товары пользуются большим спросом?
- Следует ли вносить коррективы в управление запасами или ценообразование, учитывая географическую привязку?
[Исходный код – Создание базы данных для интернет-магазина]
Средний уровень big data кейсов
Смотрите ниже список замечательных проектов по работе с большими данными:
5. Большие данные в кибербезопасности
Это важный проект, использующий машинное обучение для анализа big data. При целенаправленной атаке злоумышленники могут получить доступ к учетным данным пользователя и проникнуть в сеть.
Основная цель — использование многообразных временных рядов для анализа угроз безопасности. Система, основанная на обучении и автоматизации, использует технологии обнаружения аномалий и подозрительной активности, что позволяет немедленно отслеживать и предотвращать угрозы.
[Исходный код – Большие данные в кибербезопасности]
6. Выявление преступной деятельности
Данный проект связан с использованием Apache и больших данных. Здесь происходит поиск тенденций для прогнозирования и раскрытия взаимосвязей в преступных сетях. Так как преступная сеть — это динамический социальный график, используется потоковая обработка данных.
Проект также предлагает три новых индикатора социальных сетей для предсказания преступных связей. Последующий этап включает создание приложения для анализа потоковых данных с помощью Apache Flink.
[Исходный код – Выявление преступной деятельности]
7. Прогноз вероятности заболевания через анализ симптомов
Давным-давно образовалась пословица: “Здоровье – это наше настоящее богатство”. И вправду, как может наслаждаться жизнью человек, если он болен? Несмотря на то, что риск заболевания может быть обусловлен генами, средой, питанием, возрастом, полом или даже местом проживания, главное — разобраться в его происхождении.
С учётом всех этих факторов риска можно подготовить прогноз вероятности заболевания, основываясь на анализе больших данных, которые отражают определенные состояния, например, диабет, болезнь Паркинсона или рак груди. Если факторы риска не учтены, данные помогут выявить закономерности и сделать выводы о вероятности заболевания.
[Исходный код – Прогноз вероятности заболевания через анализ симптомов]
8. Система рекомендаций
В наше время интернет-сервисы предлагают огромное количество вариантов выбора — от товаров до блогов. Благодаря обработке больших данных, система подбора рекомендаций делает предложения, исходя из информации о пользователях, их предыдущих покупках, истории просмотров и отзывов.
Например, система подбора рекомендаций для короткометражных фильмов, основанная на использовании Big Data, в ходе проекта оценивает работу различных моделей рекомендаций в рамках фреймворка Hadoop.
[Исходный код – Система рекомендаций]
Продвинутый уровень big data кейсов
Рассмотрим примеры нескольких продвинутых проектов в области больших данных:
9. Обнаружение аномалий в облачных серверах
По мере увеличения популярности облачных вычислений все больше людей и компаний становятся поклонниками облачного хранения данных. Они ценят возможность общего использования хранилища, вычислительных ресурсов и прозрачность услуг.
Однако для работы со сложными облачными системами высокого уровня, которые могут испытывать проблемы в процессе работы из-за аппаратных и программных сбоев, важно уметь идентифицировать аномалии.
[Исходный код – Обнаружение аномалий в облачных серверах]
10. Умные города
Такие прорывные городские пространства, как умные города, представляют собой оазисы технологических новшеств. С их помощью собираются данные через разнообразные цифровые инструменты, голосовые команды и датчики. Это все – примеры великолепных big data кейсов, в которых знания применяются для более умного управления ресурсами, услугами и активами. Результатом становится улучшение работы городов в целом.
[Исходный код – Умные города]
11. Анализ поведения туристов
Туристическая отрасль – это гигант, подпитывающий множество жизней, однако его влияние на экономику страны может быть двойственным. Изучая поведение туристов – от выбора места назначения до уровня удовлетворенности – можно создать более приятный опыт для посетителей и местных жителей. Это прекрасный пример использования больших данных, где анализ поведения становится похожим на анализ настроений.
[Исходный код – Анализ поведения туристов]
12. Анализ веб-журналов
С помощью анализа журналов веб-серверов можно получить ценные знания о пользовательском опыте. Это открывает возможности для компаний, активно использующих свои веб-сайты для обслуживания клиентов или создания дохода. Такая обработка данных становится неоценимой.
[Исходный код – Анализ веб-журналов]
Вывод
Выводы, которые мы можем сделать из этих проектов, связанных с большими данными, просты и впечатляющи. Big data уже обладают огромным объемом, который, как предполагается, будет расти с развитием новых технологий, таких как распространение IoT устройств, беспилотников и носимых гаджетов.
Статья переведена на русский язык компанией UniwexSoft.
UniwexSoft — разрабатываем уникальные сайты, smart-контракты, мобильные приложения в сфере Blockchain, собираем IT-отделы под ключ для реализации вашего проекта, заменим CTO или сильно облегчим ему жизнь.
Если вам нужен сайт, мобильное приложение, NFT маркетплейс или крипто игра, напишите нам.
